from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.chrome.options import Options
from selenium.webdriver.chrome.service import Service
from selenium.webdriver.common.action_chains import ActionChains
from selenium.webdriver.common.by import By
import time
import re
import requests
import cv2
# 定义一个处理图片缺口的函数，最后是返回x坐标，滑块移动不需要y坐标
def get_pos(image):
    # 首先使用高斯模糊去噪，噪声会影响边缘检测的准确性，因此首先要将噪声过滤掉
    blurred = cv2.GaussianBlur(image, (5, 5), 0, 0)

    # 边缘检测，得到图片轮廓
    canny = cv2.Canny(blurred, 200, 400)  # 200为最小阈值，400为最大阈值，可以修改阈值达到不同的效果

    # 轮廓检测
    # cv2.findContours()函数接受的参数为二值图，即黑白的（不是灰度图），所以读取的图像要先转成灰度的，再转成二值图，此处canny已经是二值图
    # contours：所有的轮廓像素坐标数组，hierarchy 轮廓之间的层次关系
    contours, hierarchy = cv2.findContours(canny, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    # print(contours, hierarchy)

    for i, contour in enumerate(contours):  # 对所有轮廓进行遍历
        M = cv2.moments(contour)  # 并计算每一个轮廓的力矩(Moment)，就可以得出物体的质心位置
        # print(M)
        if M['m00'] == 0:
            cx = cy = 0
        else:
            # 得到质心位置，打印这个轮廓的面积和周长，用于过滤
            cx, cy = M['m10'] / M['m00'], M['m01'] / M['m00']
            print(cv2.contourArea(contour), cv2.arcLength(contour, True))

        # 判断这个轮廓是否在这个面积和周长的范围内
        if 5000 < cv2.contourArea(contour) < 8000 and 300 < cv2.arcLength(contour, True) < 500:
            print(cx)
            if cx < 300:
                continue
            print(cv2.contourArea(contour))
            print(cv2.arcLength(contour, True))

            # 外接矩形，x，y是矩阵左上点的坐标，w，h是矩阵的宽和高
            x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)

            cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)  # 画出矩行
            # cv2.imshow('image', image)
            cv2.imwrite('111.jpg', image)  # 保存
            return x
    return 0


service = Service(r'D:\python-code\chromedriver-win64\chromedriver.exe')

opt = Options()
opt.add_argument('--disable-blink-features=AutomationControlled')
opt.page_load_strategy = 'normal' # 默认是normal，normal：等待页面完全加载完成，eager：等待页面基本加载完成，interactive：等待页面基本加载完成，但是不加载图片，css，js等资源，这个性能最好，但是页面加载速度会慢一点
# 创建webdriver对象
driver = webdriver.Chrome(service=service, options=opt)
driver.get("https://www.douban.com/")
driver.maximize_window()
# 注意：
# iframe元素中有id属性值：可以直接使用switch_to_frame(“name值”)或switch_to_frame(“id值”)的方法来进行定位
# 没有可用的id或者name属性时，用以下方式定位
# iframe1 = driver.find_elements(By.XPATH, '//*[@id="anony-reg-new"]/div/div[1]/iframe')
# driver.switch_to.frame(iframe1)

# 不知道什么原因，我切不进iframe
# 由于这个iframe是文档中的第一个，所以我直接switch_to.frame(0)进去
driver.switch_to.frame(0)

# 点击使用密码登录
pwd_login = driver.find_element(By.XPATH, '/html/body/div[1]/div[1]/ul[1]/li[2]')
pwd_login.click()
time.sleep(1)  # 休眠1秒

# 输入账号密码
user_name = driver.find_element(By.XPATH, '//*[@id="username"]')
user_name.send_keys("850994281@qq.com")
password = driver.find_element(By.XPATH, '//*[@id="password"]')
password.send_keys("123")

# 点击登录
login = driver.find_element(By.XPATH, '/html/body/div[1]/div[2]/div[1]/div[5]/a')
login.click()
time.sleep(3)  # 休眠3秒

# 出现滑块验证，出现新的iframe，这个iframe有id属性，直接使switch_to.frame('id值')
driver.switch_to.frame('tcaptcha_iframe_dy')

# 找到缺口验证码图片位置
src = driver.find_element(By.XPATH, '//*[@id="slideBg"]')
style = src.get_attribute('style')
# print(style)

# 通过正则表达式提取url中的地址
compile_ = re.compile(r'background-image: url\("(.*?)"\)')
png_address = re.findall(compile_, style)  # findall默认通过列表追加匹配到的数据
print(png_address)

# 保存图片
url = png_address[0]
req = requests.get(url=url)
with open("./a.jpg", mode='wb') as file:
    file.write(req.content)

# 读取图片
verify_img = cv2.imread('a.jpg')
# 调用函数，得到x坐标
x = get_pos(verify_img)

# 获取滑动条元素
slide = driver.find_element(By.XPATH, '//*[@id="tcOperation"]/div[6]')

# 图片实际像素与浏览器中图片像素有差异，浏览器中图片像素大概是实际图片的41%, 由于像素缩小，减去30像素是为了平滑距离
result = int(x * 0.41) - 30

# 滑动滑块
ActionChains(driver).drag_and_drop_by_offset(slide, result, 0).perform()

time.sleep(5)

driver.quit()
